Question

python如何表示 圆周率

python表示圆周率的方法：使用“import”语句导入math包。“math pi”函数可以获取到圆周率，那么就可以用“math pi”函数来表示圆周率示例

Answer 1

python表示圆周率的方法：

使用“import”语句导入math包。“math.pi”函数可以获取到圆周率，那么就可以用“math.pi”函数来表示圆周率

示例如下：

执行结果如下：

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Answer 2

圆周率的计算有两种方法，分别是数学公式法、工程上的蒙特卡罗法。

1.公式法

代码：

运行效果：

注释：因为公式中k的上限是正无穷大，这里为了简便运算，取k=10000。

若增大k值，会发现pi的值更加精准，代价是程序运行时长更长。当我把N设为10000000后，电脑风扇开始呼呼呼了好久。

2.蒙特卡罗方法

核心思想：圆周率（Π）的值间接等于落入圆内的点的数量与正方形内总点数的比值。

为了便于计算，我们先计算1/4圆的pi值，再乘以4，得到整个圆的pi值。

1/4圆撒点模拟
代码如下：

注释：

①dots是1/4正方形内总共撒的随机点数量。

②hits用于记录落在1/4圆形内的点的数量。

③random()函数用于生成0~1之间的随机数，这里是一个单位圆，正好~如果不设置种子，会自动根据操作系统当前的时间（精确到毫秒）作为种子。因此，随机生成的1000*1000个点一定是各不相同的，不会发生点重叠的情况。

④pow(x**2+y**2,0.5)用于计算随机点(x,y)到圆心O(0,0)的欧式距离。即

⑤当距离≤1时，则说明该随机点位于1/4圆内，则将hits变量加1。

运行结果如下：

可以看出，pi的值并不够准确，这一问题可以通过增大dots数量解决。

Answer 3

因为pi是python，math函数库中的一个内建函数。

import math

print "math.modf(100.12) : ", math.modf(100.12)

print "math.modf(100.72) : ", math.modf(100.72)

print "math.modf(119L) : ", math.modf(119L)

print "math.modf(math.pi) : ", math.modf(math.pi)



扩展资料：

cmath是python中的标准库函数，用于做复杂的复数运算，

Python cmath 模块包含了一些用于复数运算的函数。

cmath 模块的函数跟 math 模块函数基本一致，区别是 cmath 模块运算的是复数，math模块运算的是数学运算。

polar 函数对一个输入的笛卡尔形势的复数进行计算，输出为一个二元组，第一个值为Z的模值， 第二个为幅度值。 rect() 函数对输入的模和幅度值进行计算输出笛卡尔表示。如果需要单独对一个复数进行幅度值的求解，可以调用 cmath.phrase(x) 函数，返回幅度值。

import random
m = n = 0
i = 0
while i < 1000000:
x = random.random()
y = random.random()
if x * x + y * y < 1:
m += 1
else:
n += 1
i += 1
print("PI 约等于：%.20f" % (4 * ((m / 1.0) / (m + n))))
使用随机数，根据圆周面积S=PI*r*r

当r=1时，面积就是PI值，在第一象限中的四分之一个半圆就是四分之一个PI值，按照这个思路，可以设计上面的代码，里面的i值（就是随机点数目）越大，得到的值越准确，看你电脑的运行速度了。

Answer 4

python如何表示 圆周率？圆周率的计算有两种方法，分别是数学公式法、工程上的蒙特卡罗法。
1.公式法
代码：
运行效果：
注释：因为公式中k的上限是正无穷大，这里为了简便运算，取k=10000。
若增大k值，会发现pi的值更加精准，代价是程序运行时长更长。当我把N设为10000000后，电脑风扇开始呼呼呼了好久。
2.蒙特卡罗方法
核心思想：圆周率（Π）的值间接等于落入圆内的点的数量与正方形内总点数的比值。
为了便于计算，我们先计算1/4圆的pi值，再乘以4，得到整个圆的pi值。
1/4圆撒点模拟
代码如下：
注释：
①dots是1/4正方形内总共撒的随机点数量。
②hits用于记录落在1/4圆形内的点的数量。
③random()函数用于生成0~1之间的随机数，这里是一个单位圆，正好~如果不设置种子，会自动根据操作系统当前的时间（精确到毫秒）作为种子。因此，随机生成的1000*1000个点一定是各不相同的，不会发生点重叠的情况。
④pow(x**2+y**2,0.5)用于计算随机点(x,y)到圆心O(0,0)的欧式距离。即
⑤当距离≤1时，则说明该随机点位于1/4圆内，则将hits变量加1。
运行结果如下：
可以看出，pi的值并不够准确，这一问题可以通过增大dots数量解决。